- Austrija / Österreich
- Bosna i Hercegovina / Босна и Херцеговина
- Bugarska / България
- Hrvatska / Hrvatska
- Češka i Slovačka / Česká republika & Slovensko
- Francuska / France
- Njemačka / Deutschland
- Grčka / ΕΛΛΑΔΑ
- Italija / Italia
- Nizozemska / Nederland
- Nordic / Nordic
- Poljska / Polska
- Portugal / Portugal
- Rumunjska i Moldavija / România & Moldova
- Slovenija / Slovenija
- Srbija i Crna Gora / Србија и Црна Гора
- Španjolska / España
- Švicarska / Schweiz
- Turska / Türkiye
- UK i Irska / UK & Ireland
KOPENHAGEN, Danska: Istraživači u Turskoj analizirali su u kojoj mjeri algoritmi umjetne inteligencije (AI) mogu identificirati parodontopatije iz dvodimenzionalne rendgenske snimke s ugrizom u traku (bite wing). Prema istraživanju čiji su rezultati predstavljeni na skupu EuroPerio10 u Kopenhagenu 16. lipnja, AI sustav može identificirati parodontopatije koje mogu promaknuti stomatolozima.
Prethodna istraživanja ispitivala su sposobnost umjetne inteligencije da otkrije karijes, lomove korijena i periapikalne lezije, ali samo mali broj istraživanja bavio se upotrebom te tehnologije u području parodontologije, kako se navodi u priopćenju za javnost.
Istraživanje su proveli istraživači sa Sveučilišta Eskisehir Osmangazi u Eskisehiru u Turskoj, a cilj je bio procijeniti sposobnost umjetne inteligencije da odredi parodontni status s pomoću rendgenskih snimki s ugrizom u traku. Upotrijebilo se ukupno 434 rendgenskih snimki s ugrizom u traku pacijenata s parodontitisom, a snimke je s pomoću konvolucijske neuronske mreže analizirao iskusni kliničar u pogledu totalnog gubitka alveolarne kosti, horizontalnog i vertikalnog gubitka kosti, furkacijskih defekata i kamenca oko gornjih i donjih zubi.
U usporedbi s procjenom kliničara, AI je dobio visoku ocjenu i u osjetljivosti i u preciznosti u identificiranju ukupnog gubitka alveolarne kosti i horizontalnog gubitka kosti, ali nije mogao identificirati vertikalni gubitak kosti. Ponderirani prosjeci osjetljivosti i preciznosti u prepoznavanju zubnog kamenca i furkacijskih defekata u usporedbi s procjenom kliničara, bili su 0,82 i 0,66.
Muhammet Burak Yavuz sa sveučilišnog Zavoda za parodontologiju predstavio je rezultate tijekom skupa EuroPerio10 u izlaganju “Parodontološka dijagnostika i napredovanje bolesti”, i komentirao je da, iako su potrebna daljnja istraživanja, dobiveni rezultati pokazuju da se sustavi umjetne inteligencije mogu upotrebljavati za procjenu parodontološkog zdravlja.
Dr. Yavuz komentirao je u priopćenje za javnost: “Naše istraživanje pokazuje potencijal umjetne inteligencije za automatsku identifikaciju bolesti parodonta koje bi se inače mogle previdjeti. Time bi se mogla smanjiti izloženost zračenju izbjegavanjem ponavljanja pregleda, spriječiti tiho napredovanje parodontopatija te omogućiti ranije liječenje.” Dodao je da rezultati ilustriraju “da je umjetna inteligencija u stanju konpenzirati mnoge vrste nedostataka 2D snimki, što bi moglo pomoći u dijagnostici parodontitisa”.
“Ovo istraživanje daje kratak uvid u budućnost dentalne medicine, gdje AI automatski procjenjuje slike i pomaže kliničarima da ranije dijagnosticiraju i liječe bolest,” zaključio je dr. Yavuz.
pet. 26 travnja 2024
6:00 (CET) Zagreb
How you can access data-driven decision making
pon. 29 travnja 2024
6:30 (CET) Zagreb
Root caries: The challenge in today’s cariology
uto. 30 travnja 2024
7:00 (CET) Zagreb
Neodent Discovery: Neoarch Guided Surgery—from simple to complex cases
pet. 3 svibnja 2024
7:00 (CET) Zagreb
Osseointegration in extrēmus: Complex maxillofacial reconstruction & rehabilitation praeteritum, praesens et futurum
sri. 8 svibnja 2024
2:00 (CET) Zagreb
You got this! Diagnosis and management of common oral lesions
pet. 10 svibnja 2024
2:00 (CET) Zagreb
Empowering your restorative practice: A comprehensive guide to clear aligner integration and success
pon. 13 svibnja 2024
7:00 (CET) Zagreb
To post a reply please login or register